從餘承東發明“全向主動安全”說起，聊聊安全技術

“一個餘承東，累死百萬小編”這句話可真不是吹牛。

華爲常務董事、終端BG董事長、智能汽車解決方案BU董事長餘承東在與東方甄選高級合夥人、與輝同行負責人董宇輝直播中，解釋了“發明主動安全”一詞的爭議，表示當初忽略了兩個字“全向”。“全向”主動安全是華爲在業界第一個提出的。”他說道。

得，就因爲這一句話，小編們就又要不得不挖歷史找技術，百萬小編有的是天生樂子人，有的是因爲出於愛，有的是因爲嚴謹，總之大家又開始忙活起來。

畢竟如今，流量纔是王者，這纔是關係到自己的KPI啊。買不起國產新勢力，是不是你自己不夠努力，是不是需要反思一下？那就多寫點蹭流量啊。車企老闆登上熱搜開心，消費者學到新知識開心，老闆給小編加雞腿開心，這種三贏的事情必須得多多益善。

那我們今天也來蹭一蹭。

從主動安全說起

互聯網的記憶非常短，我們只看一月前。

六月，華爲車BU董事長餘承東在直播時稱：“智能駕駛不僅能降低駕駛疲勞，關鍵核心是提高安全性；主動安全（在）整個產業界是華爲我們率先提出來的，我們用高階智能駕駛系統讓前向AEB能力提升到很高的水準。”

這一言論迅速引發了專業汽車博主們的不滿。有博主表示：“把汽車造好，技術固然重要，但是認知、邏輯是前置於技術的。我不是要吐槽，爲什麼餘總的一些言論經常會帶來爭議呢?”

小編我也想問爲什麼華爲都賣的這麼好了，還要有爭議？沒有爭議我能找到主動安全這個話題嗎？

說多了，讓我們回到嚴肅話題，主動安全是什麼。

主動安全（Active Safety）指的是在車輛行駛過程中，通過各種技術手段和系統來預防事故的發生，或者在事故發生前減少事故的嚴重性。主動安全系統通過實時監測車輛的運行狀態和周圍環境，及時提供警示或自動採取措施來避免潛在的危險。

常見的主動安全系統包括：

自動緊急制動系統（AEB）：在檢測到可能的碰撞時，系統會自動施加剎車以避免或減輕碰撞。

車道保持輔助系統（LKAS）：當車輛偏離車道時，系統會發出警報，並且在必要時進行輕微的轉向調整。

自適應巡航控制系統（ACC）：根據前方車輛的速度和距離，自動調整車速以保持安全距離。

盲區監測系統（BSM）：在車輛的盲區內有其他車輛時，系統會發出警報以提醒駕駛員。

防碰撞預警系統（FCW）：在檢測到潛在的碰撞風險時，系統會發出警報以提醒駕駛員採取措施。

那麼“全向”主動安全又是什麼呢？

問界新M7憑藉27個傳感器融合感知，打出了一套安全裝備遙遙領先的組合拳。華爲黑科技 ADS 2.0上車，問界新M7實現了前向、側向和後向主動安全，宣告着這套被華爲命名“全向防碰撞系統”正式全球首發。其中駕駛員最常用到的前向主動安全（AEB）功能，識別前方障礙物到剎停，問界新M7已支持最高90km/h的速度，大幅降低鬼探頭、開門殺情況的發生。對比業界普遍5-60km/h的自動剎停能力，問界新M7的後項AEB最低可支持1-12km/h，實現了1-90km/h全覆蓋，倒車時遇到路人、錐桶、護欄可主動剎停，真真“想撞都難”。

如圖所示，問界新M7包含了1個激光雷達，3個毫米波雷達，12個超聲波雷達，以及11個攝像頭。豪華的傳感器以及高級傳感器融合技術，讓華爲實現了所謂的“全向”主動安全。

但也有媒體報道，無論是側向還是後向的安全，華爲都不是最早的。比如倒車緊急制動功能其實也不算新功能。有統計顯示，早在2017年，美國就有5%的車輛配備了倒車緊急制動功能，而從2018年起，美國道路安全保險協會（IIHS）也開始對具備該功能的車型進行測試與評級。

再比如，對於側向安全，在沃爾沃的部分車型上，就搭載了名爲“碰撞預防系統－用於避讓操作的轉向輔助”功能，該功能可在僅通過制動無法避免碰撞的情況下幫助駕駛員避開障礙物。在雷克薩斯的部分車型上，這項功能名爲“預碰撞安全系統PCS帶緊急轉向輔助功能ESA”，該功能可識別前方的車輛與行人，當系統判斷可能發生碰撞時，會通過預警、主動制動與緊急轉向的方式，儘可能避免碰撞發生。

關鍵技術——傳感器融合

“全向”主動安全的關鍵是傳感器的融合，傳感器們彼此配合，實現了對現實世界信息的完整採集。華爲採用了27個傳感器，涵蓋了從攝像頭到毫米波雷達再到激光雷達的全覆蓋，從而實現了前後側面的實時全面感知。

傳感器融合的必要性在於其能夠綜合利用不同傳感器的優點，彌補單一傳感器的不足，從而實現更可靠和精確的環境感知。這對於自動駕駛和高級駕駛輔助系統（ADAS）的安全性和性能至關重要。以下是具體原因：

多樣化的信息來源：

攝像頭提供高分辨率的圖像和RGB顏色信息，可以精確識別交通標誌、車道線和其他視覺特徵。

雷達具備出色的速度和距離測量能力，能夠在各種天氣和光照條件下可靠工作。

激光雷達提供高分辨率的3D環境映射，能夠精確檢測周圍環境中的物體和自由空間。

冗餘性和故障容忍：

單一傳感器的故障或性能下降（如攝像頭在夜間或惡劣天氣下的性能下降）可以由其他傳感器彌補，提供更高的系統可靠性和冗餘性。

多場景適應性：

在複雜的城市環境中，攝像頭可以識別交通信號燈和行人，雷達可以檢測快速接近的車輛，激光雷達可以創建精確的環境地圖。

在高速公路駕駛中，雷達的遠距離檢測能力和攝像頭的車道識別能力相結合，可以更好地實現車輛的縱向和橫向控制。

應對極端條件：

雷達在雨雪天氣和霧霾條件下的性能優越，可以在視覺傳感器失效時繼續提供關鍵數據。

激光雷達在光照變化和陰影條件下依然能夠提供穩定的環境感知。

從L2+到L5級別的自動駕駛，對環境感知的要求越來越高，單一傳感器難以滿足這些需求。傳感器融合可以提供更全面和準確的環境感知數據，支持更高級別的自動駕駛功能。

更高級的功能

激光雷達和雷達可以在車輛高速度行駛時提供精確的障礙物檢測和距離測量，攝像頭則可以輔助識別道路標誌和信號。

優化成本

同時，通過傳感器融合，可以在保證高性能的同時，優化系統成本。例如，可以通過雷達和攝像頭的組合減少對昂貴的激光雷達的依賴，同時保證系統的整體性能。

傳感器融合的另一大關鍵是處理。傳感器融合需要高度複雜和強大的處理器來實時處理大量的數據，並做出準確和快速的決策，總體而言，高性能，高實時性，支持複雜算法，高安全性以及低功耗是處理器不斷追求的方向。

高性能計算能力

並行處理：傳感器融合涉及處理來自多個傳感器的數據，包括攝像頭、雷達和激光雷達的數據。這需要處理器具備強大的並行處理能力，能夠同時處理和分析多路數據流。

高帶寬：處理器需要支持高帶寬的數據傳輸，以便快速接收和發送大量數據。例如，高清攝像頭和激光雷達生成的數據量非常大，要求處理器能夠高效處理這些數據。

實時處理

低延遲：自動駕駛系統要求極低的延遲，因爲車輛在高速行駛時，每一毫秒都至關重要。處理器必須能夠實時處理傳感器數據並做出快速反應。

確定性響應：系統需要在確定的時間範圍內完成計算，以確保車輛能夠在緊急情況下及時做出反應。這要求處理器具備高實時性能和確定性響應能力。

高效的算法處理

先進的信號處理能力：處理器需要支持複雜的信號處理算法，如圖像處理、點雲處理和目標檢測。這包括濾波、數據融合、目標跟蹤等多種算法。

機器學習和人工智能支持：自動駕駛系統廣泛使用機器學習和人工智能算法來提高感知和決策能力。處理器需要具備加速機器學習模型推理和訓練的能力，如支持深度學習的專用硬件加速器（例如GPU或TPU）。

可靠性和安全性

冗餘設計：爲了保證系統的可靠性，處理器設計需要考慮冗餘，包括硬件冗餘和軟件冗餘。這可以確保在部分硬件故障的情況下，系統仍能正常運行。

安全性：自動駕駛系統必須確保數據和操作的安全性，防止外部攻擊。處理器需要集成高級的安全機制，如加密、安全啓動和防篡改技術。

低功耗

高能效：車輛的電子系統需要儘量減少功耗，以節省電力和延長電池壽命。處理器需要具備高能效，在提供強大計算能力的同時，保持較低的功耗。

無論如何，隨着人們對於駕駛體驗的要求越來越高，對於安全性的需求越來越高的當下，“主動安全”還是值得OEM們繼續努力，也值得芯片公司們持續耕耘。更多精彩內容請關注訂閱號：汽車開發圈